分类实验报告

2．导入数据源

a）选择“可变文件”节点，把节点图标拖入数据流区域

b）双击“可变文件”节点，弹出节点细节选择界面

c）单击“browser for file”按钮，选择Demos文件夹下的“BASKETS1n”文件，点击“打开”按钮。

d）单击“确定”按钮

e）节点自动改名字为“BASKETS1n”

4．为数据添加新的列

注：假设同时购买鲜肉和奶制品的顾客为健康食品购买者，添加一个新列叫：health。凡是对应鲜肉和奶制品都为T的顾客新列为T,否则为F。

a）点击节点选项卡“字段选项”，双击“导出”节点

5．查看添加新列数据

a）点击节点选项卡“输出”，双击“表”节点

b）右键点击“Health”节点，选择“Connect”选项，单击“表”（在两个节点中产生一个箭头，从“Health”指向“表”节点。）

c）双击“表”节点，弹出细节选择界面，单击“执行”

d）查看结束，单击“确定”退出查看表格

7．使用C5.0节点分析

a）双击“建模”选项卡的“C5.0”节点

8．查看挖掘结果

a）左键单击管理器的“模型”选项卡，右键点击执行以后出现的模型图标；右键选择“浏览”，弹出图表

b）点击“模型”和“查看器”选项卡查看结果

9．将“模式”改为“专家”，修改“修剪严重性”和“每个子分支的最小记录数”，查看结果并进行比较分析。

分析：结果表明同时购买鲜肉和奶制品的顾客在1000个人中只有33人，概率仅为3.3%，对其进行分类不能得出健康食品购买者的特征，所以没有分类。

10．使用二元分类器节点分析

分析:其结果与C5节点分析的相同。不能得出购买自定义的健康食品的顾客的特征。分类方法

方法原理算法优点缺点适用范围

算法：Generate_decision_tree由给定的训练数据产生一棵决策树

输入：训练数据集samples，用离散值属性表示；候选属性的集合attribute_list。

输出：一棵决策树ID3算法的基本

思想描述如下：

（1）任意选取一

个属性作为决策

树的根结点，然

后就这个属性所

有的取值创建树

的分支；（2）用

ID3

算法

速度

快：计

算量

相对

较小，

且容

易转

化成

缺乏伸缩性：由

于进行深度优

先搜索，所以算

法受内存大小

限制，难于处理

大训练集。为了

处理大数据集

或连续量的种

早期

的ID

算法

只能

就两

类数

据进

行挖

布鲁姆 教育目标分类学

教育目标分类学 摘要 本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom，1913年2月21日－1999年9月13日）是美国当代著名的心理学家、教育家。他提出了掌握学习论，教育目标分类学，教学评价理论。本文对其教育目标分类学的分类过程进行了详细而具体的介绍，使师范类学生更好的了解其发展过程、应用等具体情况。 关键字：掌握学习论，教育目标分类学，教学评价理论 一、布鲁姆和他的教学理念 本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom，1913年2月21日－1999年9月13日）是美国当代著名的心理学家、教育家，芝加哥大学教育系教育学教授，曾担任美国教育研究协会会长，是国际教育评价协会评价和课程专家。 面对布鲁纳结构主义教学论、精英主义观显露出来的弊端，布鲁姆因教育提出了目标分类学说，并于1956年出版著作《教育目标分类学》；六十年代，他提出关于“人类特性”的理论，著有《人类特性和学校学习》；七十年代，他又提出“掌握学习”的学校教学理论，著有《我们的儿童都能学习》、《掌握学习理论导言》。布卢姆提出的关于“人类特性”和学校教学的理论，曾经被列为美国“最有意义的教育研究成果之一”。 布鲁姆在教育中的理论可归纳为三点。 （一）、掌握学习论，学习是为了掌握，在学生已有基础上进行教学。布鲁姆说：“如果提供适当的学习条件，大多数学生在学习能力、学习速度和进一步学习的机会方面都会变得十分相似。”他认为，学生的学习能力主要是后天的，是可以改变的，是可以发展的。学生学习能力不是先天的，是由于各种外部和内部的因素造成，主要的原因还是在外部的因素，比如学生的家庭教育和学校教育。 （二）、教学评价理论，评价，不只是针对最终的学习结果，而是在学习的各个过程中施以评价，从而对学习行为进行相应的矫正与评估。形成性评价可以让教师的更多的目光集中到了学生学习中的问题，而不是学生的达成度，应该是学生的未达成度。再通过反馈、矫正等步骤设计教学过程，从而使绝大多数学生达到既定教学目标。 （三）、教育目标分类学，将学生的学习行为进行分类，从而确定其制定其具体的学习程度。其教育目标分类学有效的解决了如何正确评估学生学习行为的标准，给当时的美国和世界其他国家产生巨大的影响。布鲁姆的教育目标分类学理论具有两大特征：一是可量化、可测量。为了使教育评价的起点、评价目标客观标准化，他提出目标的可测量性，为之后的

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。

大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料

一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff)

对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮：

生物学分类门科整理

一 简介界门纲目科属种的分类来历：近代分类学诞生于18世纪，它的奠基人是瑞典植物学者林奈。林奈为分类学解决了两个关键问题：第一是建立了双名制，每一物种都给以一个学名，由两个拉丁化名词所组成，第一个代表属名，第二个代表种名。第二是确立了阶元系统，林奈把自然界分为植物、动物和矿物三界，在动植物界下，又设有纲、目、属、种四个级别，从而确立了分类的阶元系统。生物分类阶元从大到小：界——门——纲——目——科——属——种，详细分类为：界（K i n g d o m）门(P h y l u m) 亚门(S u b p h y l u m) 总纲(S u p e r c l a s s) 纲(C l a s s) 部(C o h o r t) 总目(S u p e r o r d e r) 目(O r d e r) 亚目(S u b o r d e r) 总科(S u p e r f a m i l y) 科(F a m i l y) 亚科(S u b f a m i l y) 族(T r i b e) 属(G e n u s) 亚属(S u b g e n u s) 种(S p e c i e s) 亚种(S u b s p e c i e s)。生物分类等级界门纲目科属种各级的分类依据是：1、生物分类学是研究生物分类的方法和原理的生物学分支。分类就是遵循分类学原理和方法，对生物的各种类群进行命名和等级划分。地球上现生的物种以百万计，千变万化，各不相同，如果不予分类，不立系统，便无从认识，难以研究利用。分类的对象是形形色色的种类，都是进化的产物。因而从理论意义上说，分类学是生物进化的历史总结。分类学是综合性学科。生物学的各个分支，从古老的形态学到现代分子生物学的新成就，都可吸取为分类依据。分类学亦有其自己的分支学科，如以染色体为依据的细胞分类学，以血清反应为依据的血清分类学，以化学成分为依据的化学分类学，等等。动物、植物和细菌，作为三门分类学，各有其特点；病毒分类则尚未正式采用双名制和阶元系统。生物分类学的历史人类在很早以前就能识别物类，给以名称。汉初的《尔雅》把动物分为虫、鱼、鸟、兽4类：虫包括大部分无脊椎动物；鱼包括鱼类、两栖类、爬行类等低级脊椎动物及鲸和虾、蟹、贝类等，鸟是鸟类；兽是哺乳动物。这是中国古代最早的动物分类，四类名称的产生时期看来不晚于西周。这个分类，和林奈的六纲系统比较，只少了两栖和蠕虫两个纲。古希腊哲学家亚里士多德采取性状对比的方法区分物类，如把热血动物归为一类，以与冷血动物相区别。他把动物按构造的完善程度依次排列，给人以自然阶梯的概念。17世纪末，英国植物学者雷曾把当时所知的植物种类，作了属和种的描述，所著《植物研究的新方法》是林奈以前的一本最全面的植物分类总结，雷还提出“杂交不育”作为区分物

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名：XXXXXX 学号：00000000 班级：电信11 时间：2014-04-16

一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 二、实验内容 2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。（我主要要用到回归） Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明： 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）： value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法： 用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值：lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中，-l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为–y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为： y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同；index 表示特征序号；min 转换前该特征的最小值；max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为： （Value-lower）*（max-min）/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据，生成模型。 用法：svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中，options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型：设置SVM 类型，默

贝叶斯实验报告

HUNAN UNIVERSITY 人工智能实验报告 题目实验三：分类算法实验 学生姓名匿名 学生学号2013080702xx 专业班级智能科学与技术1302班 指导老师袁进 一．实验目的 1.了解朴素贝叶斯算法的基本原理； 2.能够使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类 3.了解最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器 4.学会对于分类器的性能评估方法 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 10 应用软件：C,Java或者Matlab 相关知识点: 贝叶斯定理： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率，其基本求解公式为：

贝叶斯定理打通了从P(A|B)获得P(B|A)的道路。 直接给出贝叶斯定理： 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合。 3、计算。 4、如果，则。 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即 3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导： 因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

监督分类实验报告

实验报告题目：监督分类 姓名： 学号： 日期：

一、实验目的 理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，运用ERDAS软件达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。 二、监督分类原理 监督分类（supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。 1）平行六面体法 在多波段遥感图像分类过程中，对于被分类的每一个类别，在各个波段维上都要选取一个变差范围的识别窗口，形成一个平行六面体，如果有多个类别，则形成多个平行六边形，所有属于各个类别的多维空间点也分别落入各自的多维平行六面体空间。 2）最小距离法 使用了每个感兴趣区的均值矢量来计算每个未知象元到每一类均值矢量的欧氏距离，除非用户指定了标准差和距离的阈值，否则所有象元都将分类到感兴趣区中最接近的那一类。 3）最大似然法 假定每个波段中的每类的统计都呈现正态分布，并将计算出给定象元都被归到概率最大的哪一类里。 4）马氏距离法 是一个方向灵敏的距离分类器，分类时将使用到统计信息，与最大似然法有些类似，但是她假定了所有类的协方差都相等，所以它是一种较快的分类方法。 三、实验步骤及结果 1、定义分类模板

定义分类模板包括分类模板的生成、管理、评价和编辑等，功能主要由分类模板编辑器（Signature Editor）完成，具体步骤包括： 1）打开需要分类的影像 本实验所处理的遥感图像打开如下图所示。 图1 原始遥感图像 2）打开分类模板编辑器 3）调整属性文字 在分类编辑窗口中的分类属性表中有很多字段，可以对不需要的字段进行调整。 4）选取样本 基于先验知识，需要对遥感图像选取训练样本，包括产生AOI、合并、命名，从而建立样本。考虑到同类地物颜色的差异，因此在采样过程中对每一地类的采样点（即AOI）不少于10个。选取样本包括产生AOI和建立分类模板两个步骤。 （1）产生AOI的方法有很多种，本实验采用应用查询光标扩展方法。 （2）建立分类模板 ①在分类模板编辑窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到分类模板属性表中。在同样颜色的区域多绘制一些AOI，分别加载到分类模板属性表中。本实验中每一颜色

园艺植物育种学总论 期末复习经典题

第一章绪论（一~三章5分） 1.良种的属性包括：优良、适应、整齐、稳定、和特异、简称优、适、齐稳特。 2.良种的作用：增加产量、增加抗逆性、延长产品的供应和运用时间、适应集约化管理、节约劳动力。 3.育种目标总趋势：高产、优质、高效 第二章园艺植物的繁殖习性、品种类型和育种特点 4.纯育品种：由遗传背景相同和基因型纯和的一群植物组成、包括有性繁殖植物从杂交育种、突变育种中经过系普法育成的品种。 5.杂交种品种：由遗传上纯和的亲本在控制授粉的条件下生产的特异组合的一代杂种群体叫做杂交种品种。 第三章育种对象和目标 6.遗传可塑性：指植物的遗传特性发生适应性变异的潜在可能，取决于遗传变异性的高低 第四章种质资源（四~五章15分） 7.种质资源：培育新品种的原始材料。 8.中国果树起源中心：苹果、梨、桃、李、杏、樱桃、枣、柿、板栗、猕猴桃、柑橘类、琵琶、龙眼、荔枝。 9.种质资源的分类： ①按栽培学分类：种、变种、品种群、品种、品系、群体品种 ②按来源分类：本地种质资源（地方品种、过时品种、主栽品种）、外地种质资源、野生种质资源、人工创造的种质资源。 9.种质资源的保存：就地和迁地保存、种子保存、种植保存、离体试管保存、利用保存、基因文库保存。 10.种质资源的管理基本要求：防止种质资源流失、加强和研究运用部门的联系。及时发挥种质资源的利用。 第五章引种 11.引种：人们为了满足自己的需要。把植物原来的分布范围引种到新地区的实践活动叫做植物引种。 12.引种的材料选择：德国林学家Mayr教授提出在树木引种时应遵循“气候相似法则。” 13.引种的方法：①种源实验②品种比较实验和区域试验③栽培试验 14.引种方式：依据是否改变对象遗传适应性可分为简单引种、驯化引种，后者是引种和实生选种的结合。依据引种对象的类别和引种计划的长短可分为：个别引种和类别引种。 15.引种成败的的标准：①能在不加保护的条件下生长②引种后的品种对产量、品质不减少 ③繁殖方式和引种前的不变 16.引种的生态限制因子：温度、光照、水分、土壤等。构成生态环境的各种因子、对植物来说同等重要，彼此不可替代。温度通常是影响植物分布的主导因子。 17.米丘林学说：米丘林学说的基本思想认为生物体与其生活条件是统一的，生物体的遗传性是其祖先所同化的全部生活条件的总和。如果生活条件能满足其遗传性的要求时，遗传性保持不变；如果被迫同化非其遗传性所要求的生活条件时，则导致遗传性发生变异，由此获得的性状与其生活条件相适应，并在相应的生活条件中遗传下去。从而主张生活条件的改变所引起的变异具有定向性，获得性状能够遗传。这个学说中关于无性杂交、辅导法和媒介法、杂交亲本组的选择、春化法、改造秋播作物为春播作物、气候驯化法、阶段发育理论等 第六章选择育种（12分） 18.选择育种：利用现有的种类、品种的自然变异群体，通过选择的手段育成新品种的途径叫做选择育种。 19.混合选择法：又称表现选择法，是依据蜘蛛的表现性状，从原始的群体中选择符合选择符合标准要求的单株混合留种，下一代混合播种，相邻进行种植对照品种和原始对照品种的

布鲁姆的教育目标分类学说 和加涅的学习结果分类

布卢姆的教学目标分类理论 对教育目标分类体系的设想，最初是1948年由出席在波士顿召开的美国心理学年会的一些考试专家在一次正式会议上提出的。其主要代表人物有布卢姆、克拉斯沃尔（D．R．Krathwohl）等人。布卢姆等人把教育目标分为三大领域──认知领域(cognitive domain)、情感领域（affective domain)和动作技能领域(psychomotor domain)。他们的教育目标分类强调指导教学过程和对结果进行评价，其实是一种教学目标分类。 （一）认知领域的目标分类 布卢姆等人在1956年出版的《教育目标分类学，第一分册：认知领域》中把认知领域的目标分为六个亚领域，即知识（knowledge）、领会(comprehension)、运用(application)、分析(analysis)、综合(synthesis)和评价(evaluation)。 1．知识 知识目标要求学生在学习情境中把某种信息储存在大脑中，以后所要做的就是回忆这些信息。知识这一类别所涉及的主要心理过程是记忆。在知识的测验情境中，提问的形式与最初的学习情境中的形式有所不同，这要求学生在回答问题时有一定程度上的联想和判断过程，但这仅仅是一小部分；在其他类别的学习和测验中也有记忆，同样这也只是一小部分。知识包括具体的知识、处理具体事物的方式方法的知识、学科领域中的普遍原理和抽象概念的知识三大类，每一类型又包括若干个小类型。 （1）具体的知识是指对具体的、孤立的片断信息的回忆。它包括：①术语的知识，即具体符号的指称事物的知识，如熟悉的大量词汇的一般意义；②具体事实的知识，指日期、事件、人物、地点等方面的知识，如对某些特定文化中的主要事实的回忆。 （2）处理事物的方式方法的知识，是指有关组织、研究、判断和批评的方式方法的知识。它包括：①惯例的知识，即有关对待和表达各种现象和观念的独特方式的知识，如了解演讲与写作中的正确形式和习惯用法；②趋势和顺序的知识，即时间方面各种现象所发生的过程、方向和运动的知识，如最近50年美国政府的发展趋势；③分类和类别的知识，即有关类别、组织、部类及排列的知识，如各类文献的范围；④准则的知识，即有关检验和判断各种事实、原理、观点和行为所依据的准则的知识，如对某种作品及其阅读目的作出适当判断的准则；⑤方法论的知识，即有关在某一特定学科领域使用的以及在调查特定的问题和现象时所用的探究方法、技巧和步骤的知识，如有关用科学方法评价健全概念的知识。 （3）学科领域中的普遍原理和抽象概念的知识，指有关把各种现象和观念组织起来的主要观念、体系及模式的知识。它包括：①原理和概括的知识，即关于对各种现象的结果进行概括的特定抽象概念的知识，如用来概括我们所接触到的生物现象的重要原理的知识；②理论和结构的知识，即关于为某种复杂的现象、问题或领域提供一种清晰的、完整的、系统的观点的重要原理和概括，及其相互关系方面的知识，如对进化论进行比较完整阐述的知识。

植物系统学

植物系统学综述 发展、动态： 经典的植物分类学始自林奈时期，称为古典植物分类学时期，时间大致从 18世纪中叶到19世纪末。这一时期，主要是采集标本，根据植物形态的差别对植物进行命名，编写世界各地的植物志以及利用当时所知的全部形态学知识，作为建立自然学说的依据，努力建立一个能反映自然实际的分类系统。工作场所主要是自然界、图书馆和标本室，故工具简单，手段原始，方法只限于绘图和描述等。 古典的植物分类学为植物系统学的形成奠定了基础。达尔文进化论提出以后，植物进化的观点日益深入人心，分类学的概念和工作方法也有所改变。分类学在鉴别种类的同时，也注意研究植物间的相互关系和分布规律，进而形成了植物系统学。 随着植物学各分支学科的不断发展，使系统学与其他学科如解剖学、胚胎学、细胞学、古植物学、遗传学、生态学等保持密切的联系。植物系统分类从这些学科中取得旁证，进而分化出系统解剖学和细胞分类学。 细胞分类学（Cytotaxonomy）以细胞学资料（包括染色体数目、染色体形态结构、染色体组型分析和多倍体等）作为系统关系的依据，结合形态学、解剖学和遗传学等方面的证据，确定分类单位和研究系统演

化。但自然界植物种类繁多，生长环境差别很大，系统演化错综复杂，染色体数目也有变化，所以在植物系统研究中，细胞学资料只是其中的一个参考。 20世纪近代科学技术的发展，特别是生物化学、分子生物学的发展，生命的基本物质核酸、蛋白质等被深入研究，以这些学科的成就应用于植物系统分类中，使古典分类学不在满足于停留在描述阶段，而要求有所突破，向着实验科学发展，便产生了实验分类学和化学分类学。 化学分类学在20世纪60年代左右建立起来，利用化学的特征来研究植物各类群之间的亲缘关系，探讨植物界的演化规律，是在分子水平上来研究植物分类和系统演化的一门学科。它的主要研究任务是：研究各分类阶元所含化学成分的特性和合成途径。作为指标的化合物包括小分子化合物、萜类化合物、蛋白质和核酸等。植物中大分子化合物的研究是以后化学分类学的重点。 20世纪60年代后，在生物学各分支学科对各种生物研究大量积累了新证据以及化石证据不断发现的同时，研究系统的方法也多样化，其中最具代表性的就是莎个系统学派，即表相分类李派Pheriotic(亦称数值分类学Numeric classification )、分支分类学派Cladistics(亦称系统发育分类Phylogenetic)和进化分类学派Evolutionary(亦称综合系统学派Synthetic Systematic)。

实验报告格式

《客户关系管理》课程实验实训报告

集团、卢森堡剑桥集团、亚洲创业投资基金（原名软银中国创业基金）共同投资成立。 当当网成立于1999年11月，以图书零售起家，已发展成为领先的在线零售商：中国最大图书零售商、高速增长的百货业务和第三方招商平台。当当网致力于为用户提供一流的一站式购物体验，在线销售的商品包括图书音像、服装、孕婴童、家居、美妆和3C数码等几十个大类，在库图书超过90万种，百货超过105万种。当当网的注册用户遍及全国32个省、市、自治区和直辖市。注册用户遍及全国32个省、市、自治区和直辖市。当当网于美国时间2010年12月8日在纽约证券交易所正式挂牌上市，是中国第一家完全基于线上业务、在美国上市的B2C网上商城。 当当网于2010年12月8日在纽约证券交易所正式挂牌上市，是中国第一家完全基于线上业务、在美国上市的B2C网上商城。2012年，当当网的活跃用户数达到1570万，订单数达到5420万。 2014年2月28日，当当和1号店已经签订合作协议，当当将在1号店销售图书，1号店将在当当平台上销售食品和日用百货。 公司创建： 当当网由李国庆和俞渝创立，李国庆先生任当当网CEO，俞渝女士目任当当网董事长。二人是夫妻，联手创业，早已在业内传为佳话。 李国庆毕业于北大，两次创业，均以出版为主体。在图书出版领域摸爬滚打了10年，很了解中国传统的图书出版和发行方面的所有环节。俞渝是纽约大学学金融MBA毕业的，在华尔街做融资，有过几个很成功的案例。她在美国生活了整整10年，投资者非常信任她，又有共同语言。 1996年，李国庆和俞渝邂逅，然后在纽约结婚，当当的故事也就开了头。两人从谈恋爱开始，就经常一起思考，一起聊亚马逊的商业模型与传统贸易手段的根本区别。后来夫妇俩常探讨在图书这个行业中间赚钱最关键的环节是什么，有着多年图书出版运营经验的李国庆说肯定是出版社和读者的直接联系。于是他们一起去找风险投资商，说服了IDG、LCHG（卢森堡剑桥集团，该集团公司拥有欧洲最大的出版集团）共同投资，目标锁定在凭借发达国家现代图书市场的运作模式和成熟的管理经验，结合当今世界最先进的计算机技术和网络技术，用来推动中国图书市场的“可供书目”信息事业，及“网上书店”的门户建设，成为中国最大的图书资讯集成商和供应商。 公司历史： 1999年11月，网站进入运营。 2000年2月，当当网首次获得风险投资。 2000年11月，当当网周年店庆大酬宾，在网民中引起巨大反响。 2001年6月，当当网开通网上音像店。 2001年7月，当当网日访问量超过50万（Unique Visitor），成为最繁忙的图书、音像店。 2003年4月，在“非典”肆虐之时，当当网坚持高速运转，满足读者对精神食粮的需求，被文化部等四家政府部门首推为“网上购物”优秀网站。 2003年6月，当当网、新浪网、SOHO、网通等公司举办“中国精神”活动，呼唤开放乐观的民族精神，引起轰动的社会反响。 2004年2月，当当网获得第二轮风险投资，著名风险投资机构老虎基金投资当当1100万美元。 2004年3月，当当网开通期刊频道。

学习、教学和评估的分类学(布鲁姆教育目标分类学修订版)

学习心理学与教学设计 学习、教学和评估的分类学 ――布鲁姆教育目标分类学修订版 L.W.安德森 教学是艺术，心理学是科学，目标分类学是目标建模工具 读书笔记

二〇一〇年一月 一分类学：教学目标和学生学习 1 绪论 在生活中，目标帮助我们集中注意和精力，并标明我们想要完成的任务。 1.1 需要分类学 一个教学目标的示例：“描述历史和文化影响与文化选择之间的联系”。产生如下问题： ?什么联系？ ?什么影响？ ?什么选择？ ?描述是什么意思？ “这些东西怎样帮助我们教得更好，怎样帮助学生学得更好？” 分类学是一种特殊的框架。用来清晰的描绘目标是什么。同时，就像建筑图纸中所使用的标准图标、软件工程中的UML（建模语言）一样，在教师、教师培训人员、课程协调者、评估专家、学校行政人员之间的交流中起到标准表述语言的作用。 1.2 分类学应用 增强对分类学的理解，怎样才能帮助我们？教师传统上经常被教育、教学、学习问题所困扰。主要有四个最重要的组织问题： （1）在时间有限的学校和课堂里，学什么对学生是最重要的？（学习问题） （2）怎样计划和传递教学内容才能让大多教学产生高水平的学习？（教学问题） （3）怎样选择和设计评估工具和程序才能提供学生学习效果的正确信息？（评估问题）（4）怎样确保目标、教学和评估三者之间保持一致？（一致性问题） 2 目标的结构、具体性和争论问题 2.1 目标的结构 泰勒提出“陈述目标的最有用形式是按行为类别和内容两个维度陈述，行为类别指意

欲通过教学发展的学生的行为类型；内容指学生的行为加以运作的教材内容”。

目标的陈述包括一个动词和一个名词： ?动词，描述我们意欲实现的认知过程（行动）。 ?名词，描述预期学生要学习或建构的知识（内容）。 2.2 目标的具体性 克拉斯沃尔和佩尼鉴别了三种具体性水平： 总体目标、教育目标和教学目标之间的关系 2.3 目标不是什么 不要将教学目标和教学活动或评估混淆： ?目标描述结果――希望的结果，希望的变化。

贝叶斯分类实验报告doc

贝叶斯分类实验报告 篇一：贝叶斯分类实验报告 实验报告 实验课程名称数据挖掘 实验项目名称贝叶斯分类 年级 XX级 专业信息与计算科学 学生姓名 学号 1207010220 理学院 实验时间： XX 年 12 月 2 日 学生实验室守则 一、按教学安排准时到实验室上实验课，不得迟到、早退和旷课。 二、进入实验室必须遵守实验室的各项规章制度，保持室内安静、整洁，不准在室内打闹、喧哗、吸烟、吃食物、随地吐痰、乱扔杂物，不准做与实验内容无关的事，非实验用品一律不准带进实验室。 三、实验前必须做好预习（或按要求写好预习报告），未做预习者不准参加实验。四、实验必须服从教师的安排和指导，认真按规程操作，未经教师允许不得擅自动用仪器设备，特别是与本实验无关的仪器设备和设施，如擅自动用

或违反操作规程造成损坏，应按规定赔偿，严重者给予纪律处分。 五、实验中要节约水、电、气及其它消耗材料。 六、细心观察、如实记录实验现象和结果，不得抄袭或随意更改原始记录和数据，不得擅离操作岗位和干扰他人实验。 七、使用易燃、易爆、腐蚀性、有毒有害物品或接触带电设备进行实验，应特别注意规范操作，注意防护；若发生意外，要保持冷静，并及时向指导教师和管理人员报告，不得自行处理。仪器设备发生故障和损坏，应立即停止实验，并主动向指导教师报告，不得自行拆卸查看和拼装。 八、实验完毕，应清理好实验仪器设备并放回原位，清扫好实验现场，经指导教师检查认可并将实验记录交指导教师检查签字后方可离去。 九、无故不参加实验者，应写出检查，提出申请并缴纳相应的实验费及材料消耗费，经批准后，方可补做。 十、自选实验，应事先预约，拟订出实验方案，经实验室主任同意后，在指导教师或实验技术人员的指导下进行。 十一、实验室内一切物品未经允许严禁带出室外，确需带出，必须经过批准并办理手续。 学生所在学院：理学院专业：信息与计算科学班级：信计121

第一章 植物分类学原理

第一章植物分类学原理（3） 一、植物分类学的原理和方法 （一）原理： 达尔文的进化论，共同祖先理论：所有物种都来自一个共同祖先。自然的分类应是单系，即由来自同一祖先的所有后裔组成。 二、分类学三大学派 ●（一）支序分类学派（C l a d i s t i c s） ●德国昆虫学家亨尼克创立，见于1950年出版的《系统发育系统学原理》（G r u n d z u g e e i n e r T h e o r i e d e r p h y l o g e n t i c h e n S y s t e m a t i k） ●性状处理方法：系统发育由一系列二叉分支（a s e q u e n c e o f d i c h o t o m i e s）组成，每个二叉分支代表祖先种分化成两个子代种；并假定祖先种在二叉分支时消失。系谱的分支点必须完全依据共有衍生特征。（近裔有效） ●遇到的困难：分支不一定是二叉的；分支后原种未必消失。共同衍征确定的困难：趋同现象和极性（进化顺序）的判定。 ●评价：支序分析的最大优点是检验原先已由表征法划分的类群的“自然性”（即单系或单源）的一种有效方法。支序分类是不能被接受的。 （二）表征学派（数值分类学派n u m e r i c a l P h e n e t i c s） ●由S o k a l和S n e a t h创立，见于1963年出版的《数值分类学原理》（P r i n c i p l e s o f N u m e r i c a l T a x o n o m y）。 ●性状处理方法：所有性状等同对待。性状数量化，采用计算机处理，求出不同类群的相似性。（等价处理） ●遇到的困难：复杂的性状难以定量化。 ●评价：原理是错误的，方法是可行的。对属下等级的处理有用，对高级分类单位目、纲，或门不好用。数值分类学最有希望的未来发展可能在于进一步发展加权程序。 （三）进化学派（传统分类学派） ●主要代表为M a y r和S i m p s o n，20世纪40－60年代成熟。 ●性状处理方法：对独有衍征（一个姐妹群所获得而另一个姐妹群所不具有的衍生特征）给予了适当的加权。在分类中不仅表示系谱线（P h e l e t i c l i n e）的分支而且还表示它们随后的趋异现象。（性状加权）

布鲁姆教育目标分类学理论

布鲁姆教育目标分类学理论 一、认知领域的教育目标 认知领域的教育目标可以分为从低到高的六个层次：知道（知识）-领会（理解）-应用-分析-综合-评价。 1.知道（知识）（knowledge）是指认识并记忆。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，用一种非常接近于学生当初遇到的某种观念和现象时的形式，回想起这种观念或现象。这种知识是特定知识，如：术语和事实；处理特殊问题的方法或途径的知识：序列、分类、标准、方法等；一般或抽象的知识：原理、理论、知识框架等。 与这一层次目标相关的概念如：回忆，记忆，识别，列表，定义，陈述，呈现等。 2.领会（comprehension）是指对事物的领会，但不要求深刻的领会，而是初步的，可能是肤浅的。包括（1）转换：用自己的话或用与原先的表达方式不同的方式表达自己的思想；（2）解释：对一项信息加以说明或概述；（3）推断：估计将来的趋势或后果。 与此目标相关的概念如:说明，识别，描述，解释，区别，重述，归纳，比较等。 3.应用(application)是指对所学习的概念、法则、原理的运用。它要求在没有说明问题解决模式的情况下，学会正确地把抽象概念运用于适当的情况。这里所说的应用是初步的直接应用，而不是全面地、通过分析、综合地运用知识。 与此目标相关的概念如:应用，论证，操作，实践，分类，举例说明，解决等。 4.分析(analysis)是指把材料分解成它的组成要素部分，从而使各概念间的相互关系更加明确，材料的组织结构更为清晰，详细地阐明基础理论和基本原理。与此目标相关的概念如: 分析，检查，实验，组织，对比，比较，辨别，区别等。 5.综合(synthesis)是以分析为基础，全面加工已分解的各要素，并再次把它们按要求重新地组合成整体，以便综合地创造性地解决问题。它涉及具有特色的表达，制定合理的计划和可实施的步骤，根据基本材料推出某种规律等活动。它强调特性与首创性，是高层次的要求。 与此目标相关的概念如:组成，建立，设计，开发，计划，支持，系统化等。 6.评价(evaluation)这是认知领域里教育目标的最高层次。这个层次的要求不是凭借直观的感受或观察的现象作出评判，而是理性的深刻的对事物本质的价值作出有说服力的判断，它综合内在与外在的资料、信息，作出符合客观事实的推断。 二、情感领域的教学目标

主观贝叶斯实验报告

主观贝叶斯实验报告 学生姓名 程战战 专业/班级 计算机91 学 号 09055006 所在学院 电信学院 指导教师 鲍军鹏 提交日期 2012/4/26

根据初始证据E 的概率P （E ）及LS 、LN 的值，把H 的先验概率P （H ）更新为后验概率P （H/E ）或者P(H/!E)。在证据不确定的情况下，用户观察到的证据具有不确定性，即0

中国的动物学分类

中國的動物學分類 傅柯(M.Foucault在《詞與物》[註 1]的序言中提及,Borges徵引自「中國的百科全書」關於動物的分類如下:1宮苑中的、2屍體經防腐處理的(embalmed、3馴養的、4乳豬、5妖怪、6傳說上的、7迷途離群的狗、8包括在現有分類中的、9狂野的、 10無數的、 11由上好駝駱毛刷所引導的、12及其他等等(et cetera、 13剛打破水缸的、 14遠看像是蒼蠅的。 由於這個分類太過荒謬,自然只能當作茶餘飯後的笑話般看待;然而,在莞爾之餘,傅柯不禁驚覺到:他自己原先處於西歐近代思想系統中所熟悉的那套知識分類標記,在這套分類法之下全然喪失了作用;於是,這套『中國的』分類方式也就標示出西方思想系統的某種界限。這時,對認識論而言,反省的重點就不在於這套分類方式倒底是「對」的或是「不對」的,它根本不屬於對、錯的範疇。問題毋寧在於:要採取什麼樣的觀點,這套分類方式才能為我們所理解。 這個問題不僅對傅柯而言很有意義,對現代的中國知識分子而言更有意義:在受到西方文化、思想的影響之後,我們雖然不見得完全接受西方的分類方式,但大體說來,傳統文化中的分類方式已為我們所放棄了。如果連「中國人」都無法瞭解所謂「中國的」動物學分類,那麼,這又反映出什麼樣的問題呢﹖ 1〃 在目前所能找到的資料中,最早提出關於動物分類的當推《爾雅》;《爾雅》用草、木、蟲、魚、鳥、獸、畜七章來概括對動、植物界的分類。其中關於蟲、魚、鳥、獸的分法,成為古代中國最經典性的動物學分類。就內容而言,《爾雅˙釋蟲》包含八十多種蟲類名稱,其中,絕大多數是節肢動物,其餘是軟體動物,相當於現代分類學中的無脊椎動物;〈釋魚〉中列出七十多種魚類名稱,包含有今日分類中的魚類、兩棲類、節肢動物、扁足類和軟體動物等。〈釋鳥〉中收錄九十多種動物,主要是鳥類;〈釋獸〉收入六十多種動物,都是今日的哺乳類動物[註 2]。